tfrecord

Tensorflow_07B_读取 TFRecord 与反序列化过程

概述前一个章节描述如何使用Tensorflow的函数把数据序列化后，妥善构建一个数据结构并把数据放入protocolbuffer文档中保存成二进制的格式，这也是上一章节中如下图最左边肩头的环节：保存好的.tfrecord
CHUNLIN GO·2018-10-26 19:51

Tensorflow_07A_写入 TFRecord 与数据序列化

Brief概述前面所有章节中我们主要重点放在算法的框架构建上，比较少关注数据集本身的特性，也因此使用了最简单的对象指向的方式，把数据集里面的内容导出到一个设定好的对象中，并以此对象作为整个算法的输入，开始一系列的计算训练。然而，随着训练的复杂度和数据集的总量提升，数据与硬件本身的问题也逐渐浮现，如下图所示：每当一个epoch训练完毕，接着下一个epoch的时候，硬件会因为数据集读取的不流畅，导致C
CHUNLIN GO·2018-10-26 19:15

《面向机器智能的TensorFlow实践》第五章 Stanford Dogs

主要使用实现了TFRecord存储和CNN网络，《面向机器智能的TensorFlow实践》的部分代码。还存在着loss震荡问题，求大佬修改指导，萌新欢迎大家学习讨论。
XianyuFFF·2018-10-23 19:41

《面向机器智能的TensorFlow实践》第五章 Stanford Dogs

主要使用实现了TFRecord存储和CNN网络，《面向机器智能的TensorFlow实践》的部分代码。还存在着loss震荡问题，求大佬修改指导，萌新欢迎大家学习讨论。
XianyuFFF·2018-10-23 19:41

tensorflow检测及分割任务笔记

objectdetection相关环境，可以参考上面的文章tensorflowmodels仓库位置：在github上搜tensorflowmodels准备下载数据（可以使用下面的仓库，根据readme来调整和生成tfrecord
放牛娃不吃草·2018-10-21 10:40

【学习笔记】字符串转化为特征

在嵌套的练习中，我们首先要处理下tfrecord格式的文件，关于tfrecord的处理建议看一下这篇文章我们这里主要讲解一下对于得到的字符串如何转化为特征输入。
Canon__·2018-10-12 06:47

使用Keras处理和识别医学图像

但标签框的大小不一致，必须要统一大小，以满足后期制作统一格式的数据集(*.npz、*.tfrecord等)。
zhangnengkai·2018-10-09 19:19

TensorFlow Object Detection API 超详细教程和踩坑过程（数据准备和训练）

1.准备数据objectdetection的数据是需要tfrecord格式的，但是一般我们还是先制作voc格式的数据更加方便。
小屁猴多看书·2018-09-23 18:52

tfrecord数据集训练及验证

2018September21tfrecordtfrecord数据集训练及验证导入必要的库#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-frommk_tfrecordimport*#frommodelimport*frominception_v3import*importnumpyasnpimportosimportcv2os.environ["CUDA_VISIB
cpongo333·2018-09-21 05:57

tfrecord数据集制作及读取

2018September20tfrecordtfrecord数据集制作及读取导入必要的库#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importosimportrandomimporttensorflowastffromscipyimportmiscimportnumpyasnpimportPIL.ImageasImageimportmatplotlib.pyp
cpongo333·2018-09-20 03:23

将数据集转化为TFRecords格式

：HowtowriteintoandreadfromaTFRecordsfileinTensorFlow数据集：Dogsvs.Cats简介TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式是TFRecord
MioChiu·2018-09-08 19:20

TensorFlow学习实践（四）：使用TFRecord格式数据和tf.contrib.slim API进行模型训练和预测

本文以mnist为例，介绍如何使用TFRecord格式数据和tf.contrib.slimAPI进行模型训练和预测。
qiumokucao·2018-08-30 21:54

TFRecords数据

tf.train.batch的第一个参数tensors传入的是tenor列表或者字典，返回的是tensor列表或字典注意在tfrecord文件中存储的是一序列，并没有形状所以需要reshape([])推荐
一 方·2018-08-27 11:42

制作 .tfrecord文件与numpy基础知识

目录１．numpy.ndarray.tobytes２．存数据：tf.train.Exampletf协议缓冲区3.用mnist数据集制作.tfrecord文件:4.读数据：4中Iterator4.1Dataset
biubiubiu888·2018-08-26 21:19

TensorFlow学习实践（二）：使用TFRecord格式数据和tf.data API进行模型训练和预测

本文以mnist为例，介绍如何使用TFRecord格式数据和tf.dataAPI进行模型训练和预测。
qiumokucao·2018-08-26 20:58

TensorFlow学习实践（一）：使用TFRecord格式数据和队列进行模型训练和预测

本文以mnist为例，介绍如何使用TFRecord格式数据和队列进行模型训练和预测。
qiumokucao·2018-08-26 19:11

tensorflow input pipeline

tf.dataperformance链接tensorflow_input_image_by_tfrecordTensorFlow直接读取图片和读写TFRecords速度对比制作自己的TFRecord数据集官方文档
kimifjc·2018-08-24 05:46

《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第二版）》笔记【7-12章】

TFRecord输入数据格式tf提供了一种统一的格式存储数据，TFRecord。第六章中花朵分类使用了字典存储数据，这种方式扩展性很差。TFRecord可以有效地记录来源更加复杂、信息更加丰富的数据。
xiang_freedom·2018-08-22 19:29

SSD-Tensorflow项目源码学习：将数据集转化为为TFR文件

TF-Record介绍数据格式介绍Python中解析XML文件TFR数据生成tf_convert_data.pypascalvoc_to_tfrecords.pyTF-Record介绍tfrecord数据文件是一种将图像数据和标签统一存储的二进制文件
MioChiu·2018-08-15 11:38

tensorflow深度学习实战笔记（一）：使用tensorflow slim自带的模型训练自己的数据

目录0、准备1、数据处理---图片格式转成TFRecord格式2、模型训练3、验证训练后的效果说明：此处可以模仿源码中inceptionv3的分类案例slim预训练好的包含inceptionv1，inceptionv2
chenyuping666·2018-08-09 16:13

从多个tfrecord文件中无限读取文件

原来在一本书上看到过，从多个tfrecord文件中读取数据的方法，今天想用在网上找了一下，现在记录一下，免得自己以后忘记了又不好找，tfrecord_file_path='/train/*.tfrecords
古月光军001·2018-08-09 15:44

Dataset读取tfrecord

deftfrecord_pipeline(cls,tfrecord_file,batch_size,prebatch,epochs,shuffle=True):''获取tfrecord配置文件''#tfrecordfileshouldbeatextfilewithabsolutepathoftfrecordsifnotos.path.isfile
OliverChrist·2018-08-08 18:25

深度学习之目标检测object_detection代码实现

object_detection框架和slim框架，实现一个目标检测系统：一：数据及准备1.数据标注，使用labelImg对数据集进行标注，生成对应的xml文件2.使用create_pet_tf_record.py脚本生成tfrecord
weixin_41694971·2018-08-01 22:41

【何之源-21个项目玩转深度学习】——Chapter3-3.2 数据准备-将图像数据转为tfrecord形式

在训练自己的模型前，需要准备数据集，tfrecord作为tensorflow较为流行的数据处理格式，我们需要根据已有的图像样本来制作tfrecord格式的数据源。
ciky奇·2018-08-01 13:31

使用TensorFlow一步步进行目标检测(5)

本教程进行到这一步，您选择了预训练的目标检测模型，转换现有数据集或创建自己的数据集并将其转换为TFRecord文件，修改模型配置文件，并开始训练模型。接下来，您需要保存模型并将其部署到项目中。
云水木石·2018-08-01 09:07

tensorflow中TFRecord数据协议缓存区报错：ValueError:Protocol message Feature has no "features" field

tf.train.Example是协议缓冲区(protocolbuffer，协议缓冲区包含了特征Features)example=tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={"image":tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image])),"label":tf.
http://Chenftli.com·2018-07-30 12:17

tensorflow生成deeplab v3+的tfrecord的时候报错：Failed to find all Cityscapes modules

在网上照着大神的博客用CityScapes的数据集训练deeplabV3+的时候，一步一步照着别人的方法弄，弄到生成tfrecord的时候突然报错：FailedtofindallCityscapesmodules
古月光军001·2018-07-28 15:03

tensorflow生成deeplab v3+的tfrecord的时候报错：Failed to find all Cityscapes modules

在网上照着大神的博客用CityScapes的数据集训练deeplabV3+的时候，一步一步照着别人的方法弄，弄到生成tfrecord的时候突然报错：FailedtofindallCityscapesmodules
古月光军001·2018-07-28 15:03

通过mnist数据库学习tfrecords的使用

在用tensorflow跑实验的时候，我原本数据是用sqlite3存数据，然后再从数据库中选择相应的数据出来，但是这样太耗时了，于是便想要用tfrecord来存数据。于是通过mnist数据来试验一下。
notHeadache·2018-07-24 14:07

理解tfrecord读取数据——错误OutOfRangeError (see above for traceback)的解决

转载自：TFRecord读取数据前言关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法：供给数据(Feeding)：在TensorFlow程序运行的每一步，让Python代码来供给数据。
qq_37274615·2018-07-19 18:23

Tensorflow: 数据读取(feed_dict, TFRecord)

Tensorflow有三种读取数据的方式：定义placeholder占位符，通过feed_dict输入数据，从而实现数据的读取。(注意：程序运行时一定要给placeholder提供数据)预加载数据：在tensorflow的计算图中，定义常量或变量来保存所有的数据。（这种方法不适合于数据量大的情况，会出现显卡内存不足的情况）将数据保存到TFRecords文件，程序每次从TFRecords文件去读取数
qq_22532597·2018-07-04 09:41

【Tensorflow】你可能无法回避的 TFRecord 文件格式详细讲解

如果你是Tensorflow的初学者，那么你或多或少在网络上别人的博客上见到过TFRecord的影子，但很多作者都没有很仔细地对它进行说明，这也许会让你感受到了苦恼。
frank909·2018-06-25 15:23

Tensorflow中使用tfrecord方式读取数据的方法

前言本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解，对其中的一些术语不再做具体解释。并且本博客主要以图片数据为例进行介绍，如有错误，敬请斧正。使用Tensorflow训练神经网络时，我们可以用多种方式来读取自己的数据。如果数据集比较小，而且内存足够大，可以选择直接将所有数据读进内存，然后每次取一个batch的数据出来。如果数据较多，可以每次直接从硬盘中进行读取，不过这种方式的读取效率就比
无空ty·2018-06-19 10:08

Tensorflow使用tfrecord输入数据格式

Tensorflow提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecord,上一篇文章中所提到的方法当数据的来源更复杂，每个样例中的信息更丰富的时候就很难有效的记录输入数据中的信息了，于是Tensorflow
ruyiweicas·2018-06-19 09:25

Tensorflow学习笔记-输入数据处理框架

原文链接：https://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/78709826通过前面几节的总结，Tensorflow关于TFRecord格式文件的处理、模型的训练的架构为
开心95·2018-06-15 15:48

调试错误：ValueError: Protocol message Feature has no "feature" field ——将MNIST数据转换TFRecord程序报错经历

一、TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.ExampleProtocolBuffer的格式存储的。
Eric_Blog_csdn·2018-05-26 23:26

tf.FixedLenFeature 和tf.VarLenFeature 的区别

返回的是一个定长的tensortf.VarLenFeature返回的是一个不定长的sparsetensor，用于处理可变长度的输入，在处理ctc问题时，会用到tf.VallenFeature解析存储在tfrecord
小田同学tdx·2018-05-13 16:37

基于DNN的情感分析模型

这里的寻来数据来自：train_url='https://storage.googleapis.com/mledu-datasets/sparse-data-embedding/train.tfrecord'train_path
hpulfc·2018-05-11 16:16

170503 TFRecord数据处理(待完善)

Github-TFRecord学习极客学院-数据处理知乎-十图详解tensorflow数据读取机制（附代码）tensorflow使用笔记(3)–Readingdata(1)Standford-TensorFlowInputPipelinePythontensorflow.WholeFileReader
hustliu2018·2018-05-03 17:44

07.图像数据处理------《Tensorflow实战Google深度学习框架》笔记

转自：https://blog.csdn.net/Koala_Tree/article/details/78021375一、TFRecord输入数据格式TensorFlow读取数据，总共有三种方法：供给数据
爱草莓的番茄酱·2018-05-03 14:02

tensorflow实现验证码生成及识别（三）

测试代码和训练代码比较类似，首先要将训练集文件改为测试集文件TFRECORD_FILE='E:/SVN/Gavin/Learn/Python/pygame/captcha/test.tfrecords'
山水之间2018·2018-04-21 11:38

使用tfrecord喂数据到graph到模型训练到模型Saver到存储为pb格式文件

还有大多数代码模型保存什么都没有，更别说模型部署，本篇博客从原始数据转化为tfrecord，再把tfrecord数据丢给模型训练，再到模型保存，这里把保存好的模型再转化为pb格式文件模型，模型部署
旭旭_哥·2018-04-11 14:09

Image转tfrecord和tfrecod转image

本人最近在学习Tensorflow来处理图片，对图像做处理保存为tfrecord。在转换时，发现RGB转成灰度图再保存tfrecord文件，需要花费大量时间。
fnhc462354756·2018-04-09 21:48

TFRecord格式存储数据与队列读取

TensorFlow官方网站上提供三种读取数据的方法1.预加载数据：在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据,将数据直接嵌到数据图中，当训练数据较大时，很消耗内存。如x1=tf.constant([0,1])x2=tf.constant([1,0])y=tf.add(x1,x2).2.填充数据：使用sess.run()的feed_dict参数，将Python产生的数据填充到后端，之前
dbsdzxq·2018-04-09 20:41

Tensorflow-制作与使用tfrecord数据集

引言  本次博文目的是记录下tfrecord数据集的制作与使用方式。
Site1997·2018-03-31 21:17

基于Tensorflow和DCGAN生成动漫头像实践（二）

创建TFrecord过程可以看上一篇内容。代码内容：#!
CallMe小白·2018-03-30 20:36

TFRecord数据集 读取、显示及代码详解

TensorFlow（二）制作自己的TFRecord数据集读取、显示及代码详解：在跑通了官网的mnist和cifar10数据之后，笔者尝试着制作自己的数据集，并保存，读入，显示。
justin_kang·2018-03-29 15:20

目标检测之数据集训练和模型调用

1.准备训练数据之前的文章中VOC2007格式数据集制作已经说明了VOC2007数据集的制作方法，而TensorflowObjectDetectionAPI使用是TFRecord文件数据格式，所以我们还需要将其转为
gulingfengze·2018-03-23 19:38

tensorflow队列读取机制

对于较大的数据集，由于内存限制，feed方式直接把全部数据加载到内存中是不可能的，（当然，可以把数据预先写到hdf5/tfrecord的二进制文件中，用yield制作一个batchgenerator,每次生成
Android_chunhui·2018-03-23 11:55

深度学习之TFRecord数据集读、写的制作、读取及验证 具体操作过程

如题，TensorFlow官方为我们提供了数据读取的标准格式：TFRecord，本文主要阐述了该数据格式的制作、读取及验证三个具体操作过程。
poetrywonderer·2018-03-20 00:42
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